كشفت Huawei خلال مؤتمر Huawei Connect في شنغهاي عن جيل جديد من رقائق Ascend وأنظمة Atlas SuperPoD، في خطوة تستهدف توفير بنية عتادية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. وتأتي الإعلانات في وقت تحاول فيه الشركات الصينية تطوير بدائل محلية للعتاد المتقدم الذي تقيّد الولايات المتحدة تصديره إلى الصين.
خارطة طرح تمتد حتى 2029
قال وانغ تاو، نائب رئيس Huawei، إن رقاقة Ascend 960DT المخصصة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ستُطرح في الربع الأول من عام 2027، بينما تصل Ascend 960PR الموجهة إلى عمليات الاستدلال، أي معالجة البيانات بعد تدريب النموذج، في الربع الثالث من العام نفسه.
كما أعلنت الشركة أن الجيلين التاليين Ascend 970 وAscend 980 سيُطرحان في عامي 2028 و2029 على التوالي. وتقول Huawei إن رقاقة Ascend 950 المستخدمة حالياً تساعد في سد جزء من الفجوة التي خلفتها قيود التصدير الأميركية على رقائق Nvidia المتقدمة، إلى جانب معدات الحوسبة والشبكات التي توفرها الشركة.
معمارية جديدة تتجاوز قيود التصغير وفقاً لـ Huawei
استندت Huawei في عرضها إلى مبدأ تسميه «قانون تحجيم تاو»، وكانت قد قدمته في مايو باعتباره نهجاً لتجاوز بعض القيود المرتبطة بقانون مور. ويعتمد النهج، بحسب الشركة، على بنية مطوية تقصر زمن انتقال الإشارة بدلاً من الاعتماد حصراً على تقليص أبعاد المكونات.
وأوضح وانغ أن Huawei تستهدف بحلول عام 2031 تطوير دوائر شبه موصلة بأداء يعادل رقائق بدقة 1.4 نانومتر، من دون الحاجة إلى آلات الطباعة الحجرية المتقدمة الخاضعة لقيود تصدير مماثلة على الصين. كما زعم أن المعمارية قد ترفع أداء المعالج وعرض النطاق وسعة الذاكرة وسرعات الاتصال بدرجات كبيرة من دون تصغير هندسي مماثل.
وكانت Huawei قد أشارت إلى بدء استخدام هذه المعمارية في هواتف Mate 2، لكن تطبيقها على رقائق الذكاء الاصطناعي ظل موضع تساؤل. ولم يقدم العرض، وفق التفاصيل المتاحة، نتائج اختبار مستقلة تثبت هذه الوعود أو توضح بالكامل أسلوب تصنيع الرقائق المقصودة.
اتصالات ضوئية داخل Atlas SuperPoD
كشفت الشركة كذلك عن نظام Atlas 960E SuperPoD، الذي سيستخدم تقنية NPO، أو البصريات القريبة من الحزمة، لربط الدوائر والوحدات عبر وصلات ضوئية بدلاً من الوصلات الكهربائية. وتهدف هذه البنية إلى تحسين نقل البيانات بين عدد كبير من وحدات معالجة الرسوميات داخل عنقود واحد.
تقول Huawei إن النظام صُمم لتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها عند وصولها إلى 10 تريليونات معلمة. إلا أن المصدر لا يذكر موعد التوفر التجاري للنظام أو مواصفاته التفصيلية أو نتائج أداء قابلة للمقارنة مع منصات منافسة.
لماذا يهم هذا الإعلان؟
التغيير الفعلي لا يقتصر على إضافة رقاقة جديدة، بل يتمثل في طرح خريطة متكاملة تجمع المعالجات، والربط بين وحدات الحوسبة، ومعدات الشبكات. وهذا قد يمنح الشركات الصينية خياراً أكثر تكاملاً لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي في ظل القيود على الوصول إلى بعض الرقائق والمعدات الأجنبية.
مع ذلك، تبقى معظم الأرقام بعيدة الأجل، مثل هدف 2031، تصريحات صادرة عن Huawei وليست نتائج تحقق مستقلة. لذلك ستتوقف قيمة الإعلان عملياً على موعد وصول Ascend 960 إلى السوق، وقدرته الفعلية على منافسة البدائل، ومدى نجاح تقنية NPO في أنظمة إنتاجية واسعة النطاق.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.